| 基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法 |
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| 引用本文： | 刘锴,戴平阳,江晓莲,李翠华.基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法[J].计算机工程,2014(11):42-45,55. |
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| 作者姓名： | 刘锴 戴平阳 江晓莲 李翠华 |
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| 作者单位： | 厦门大学信息科学与技术学院,福建 厦门,361005 |
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| 基金项目： | 国家部委基金，高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110121110020)。 |
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| 摘 要： | 针对计算机视觉领域的目标跟踪问题,提出一种基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法。利用排序支持向量机学习得到排序函数,提取2种不同的图像特征分别构造分类器,使2个排序支持向量机并行预测,分别计算2个分类器的错误率,从而得到分类器权重完成融合。实验结果表明,与目前主流的跟踪算法相比,该算法的跟踪结果更准确,在复杂视频环境下也能对目标进行稳定跟踪,具有较强的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 目标跟踪 多特征融合 排序学习 分类器 排序支持向量机 鲁棒性 |
Object Tracking Algorithm Based on Ranking Support Vector Machine Fused with Multiple Features |
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| LIU Kai
,
DAI Pingyang
,
JIANG Xiaolian
,
LI Cuihua.Object Tracking Algorithm Based on Ranking Support Vector Machine Fused with Multiple Features[J].Computer Engineering,2014(11):42-45,55. |
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| Authors: | LIU Kai DAI Pingyang JIANG Xiaolian LI Cuihua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | object tracking multiple features fusion rank learning classifier Ranking Support Vector Machine ( RSVM) robustness |
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